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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/22511| Title: | Diseño y desarrollo de un sistema embebido de identificación de patrones de señal EMG basado en algoritmos de aprendizaje automático. |
| Authors: | Calderón Córdova, Carlos Alberto Jaramillo Rodriguez, Leonardo Antonio Zúñiga Vivanco, José David |
| Keywords: | Mano robótica Microcomputadoras Programación de robots Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones – Tesis y disertaciones académicas |
| Issue Date: | 2018 |
| Citation: | Jaramillo Rodriguez, Leonardo Antonio. , Zúñiga Vivanco, José David. (2018). Diseño y desarrollo de un sistema embebido de identificación de patrones de señal EMG basado en algoritmos de aprendizaje automático. (Trabajo de Titulación de Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones) . UTPL, Loja. |
| Abstract: | This work is part of the “Mano Esperanza” research project. An embedded pattern recognition system has been implemented, using electromyography (EMG) signals detected in real time to control a robotic prosthesis. The work has been divided in two stages: the stage of extraction of EMG signals that consisted in the investigation and application of the distinct methods of acquisition and conditioning of EMG signals and the stage intended for pattern recognition, where neural network algorithms and supervised learning algorithms were investigated. In addition, an algorithm was designed and implemented to train and validate the system. The results obtained from the patterns classification in the validation stage are presented through confusion matrices and percentages of accuracy to show the effectivity of the system, obtaining a success rate of 97%. The validation tests have been accomplished on 12 people without motor disabilities. The results show that the system was able to control the execution of five movements of the robotic hand prosthesis. |
| Description: | Este trabajo forma parte del proyecto de investigación “Mano Esperanza”. Se ha implementado un sistema embebido de reconocimiento de patrones, utilizando señales electromiográficas (EMG) detectadas en tiempo real para el control de una prótesis robótica. El trabajo se ha dividido en dos etapas: la etapa de extracción de señales EMG que consistió en la investigación y aplicación de los distintos métodos de adquisición y acondicionamiento de señales EMG y la etapa destinada al reconocimiento de patrones, donde se investigó algoritmos de redes neuronales y algoritmos de aprendizaje supervisado. Además, se diseñó e implementó un algoritmo para el entrenamiento y validación del sistema. Los resultados obtenidos de la clasificación de patrones en la etapa de validación se los presenta a través de matrices de confusión y porcentajes de exactitud, para demostrar la efectividad del sistema. Se realizó pruebas de validación en 12 personas voluntarias sin discapacidad motriz, obteniendo un porcentaje de acierto del 97%. Los resultados demostraron que el sistema es capaz de controlar la ejecución de cinco movimientos de la prótesis de mano robótica. |
| URI: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/22511 |
| Appears in Collections: | Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones |
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